サポートベクターマシンとは［カーネル法による非線形サポートベクターマシン］ - verum ipsum factum
ここからはこれまで述べてきたサポートベクターマシンにカーネル法を適用することにより非線形サポートベクターマシンへ拡張することを考えます。 カーネル法の導入 これまで述べてきたサポートベクターマシーン分離面が超平面であることを前提としていました。しかし、実際の問題では正例データと負例データの境界が超平面であるよりは、複雑に入り組んだ超曲面である可能性が高いことが想定されます。 このようなデータに、これまで述べてきたようなクラス境界を超平面とするサポートベクターマシーンを適用しても、高い分類性能を期待することは難しそうです。 たとえば下図のような単純なケースでさえ正例データ（○）と負例データ（×）を分ける直線は存在しないため、１００％の分類性能は達成できません。 しかし、このようなデータでも線形分離が可能になるような別の空間へ変換できれば、変換先の空間ではクラス境界が超平面になるのでサポートベ
非線形SVM 〜詳細説明〜
非線形SVM 〜 詳細説明 〜 戻る 問題が線形分離できないような場合，やっぱり非線形なモデルを考えたいわけで，常套手段はなんといっても，元の特徴空間を線形分離可能な別の特徴空間に変換してやってから線形分離してやる，っていう方法だよね．非線形SVMも例に漏れずこの方法を使う． 元の特徴空間におけるベクトルを，別の次元特徴空間に変換する関数を考える．は，スカラーを出力する任意の個の非線形関数を要素とするベクトルと定義する． (2.1) これを使って，非線形SVMの識別関数を次のように考える． ただし (2.2) 学習データは個与えられているとし，と表す．これらのデータを2つのクラスおよびに分離することを考える．この学習データ集合に対して，が次の条件を満たすようにパラメータを調節することを考える． (2.3) ここで学習データに関する教師信号をとし，次のように定義する．
逮捕の男 ことし２月に措置入院 １２日後に退院 | NHKニュース
相模原市によりますと植松容疑者が衆議院議長の公邸で「障害者を抹殺する」などと書かれた手紙を渡そうとしたことなどを受け、ことし２月１９日に警察から「他人を傷つけるおそれがある」と連絡があり、指定された医師が入院の必要があると診断したため、措置入院の対応をとったということです。その１２日後の３月２日に医師が「他人を傷つけるおそれがなくなった」と診断したことから退院させたとしています。 相模原市精神保健福祉課は「一時的な症状だと認識していたのでこのようなことになり正直驚いている。今後、情報を精査して対応したい」と話しています。 措置入院とは、自分や他人を傷つける危険性がある人をその本人の意思にかかわらず強制的に入院させるもので、診断するのは法律で指定された２人の精神保健指定医です。 退院するには、精神保健指定医が定期的に診断し症状が収まったと判定したうえで、病院が自治体に対して「措置入院者の症状
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